本页分别说明风险回报和输入映射的概念、判断方法及适用边界。先逐项阅读，再比较两者关注的对象与使用条件。
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从读者数据看，「风险回报」关注度 75、推荐指数 8.4，「输入映射」关注度 68、推荐指数 8.9，「风险回报」的读者关注度更高。
风险回报是让行动者在结果揭晓前看到得失对应关系的说明结构，靠不利后果有承担者、有利后果有获取条件成立。它与“高风险必高回报”的口号不同：口号把风险与回报当作固定配对，风险回报只记录某一选择的具体得失；它与奖励清单也不同：奖励清单只列所得，风险回报还要标明所得以何种不利结果为代价。
判断风险回报，可对每个选项做两次去项对照：先假设上行结果不发生，只统计仍会发生的下行，并确认这些下行是否可逆；再假设下行不发生，检查上行是否仍需额外条件才能兑现。两步都通过，才列为候选；若去掉上行后下行已不可承受，或上行依赖未写明的额外条件，就不按正回报处理。最后把候选与不行动基线并列，不把不同分支的得失直接相抵。
风险回报比较以可以拒绝参加为前提：若规则强制必须参与，只能比较各执行方式的下行是否可承受，不能把不参与当作零收益基线来排序。若选项之间不是互斥的，执行一个不排除另一个，也应先按组合后的共同下行计算，再谈单项回报。收益依赖规则外承诺且无法核对的，不进入比较。
输入映射是设备信号在进入规则前被归为哪个逻辑动作的判定表，靠信号、所处状态和对应动作三者同时确定且可复现成立。它与输入缓冲不同：缓冲处理动作已产生但暂时不能执行时如何暂存，映射处理信号有没有成为动作、成为哪一个；缓冲不改变信号归属，映射不负责排队等待。若同一信号在不同状态下归入不同动作，状态条件必须写进映射，否则归属不唯一。
判断输入映射，可先固定画面和角色状态，选两个会产生不同动作类别的输入作锚点，交替触发并记录每次得到的是哪一类动作。若结果只随输入类别切换，而不随触发时刻或等待长短改变，才把该输入与对应动作类别记下。再把同一输入放到另一个可执行状态中重复，若动作类别仍一致，映射成立；若动作不变而只是出现快慢变化，那属于响应表现，不能当映射证据。黑料八卦。
输入映射的适用边界是输入与动作按类别对应，不覆盖连续量的大小。对需要力度、位移或持续时间的操作，只能记录方向或区间是否被归入某类动作，不能把幅度变化写成新的离散映射。多阶段操作也要按阶段拆开：前一步只负责选中、后一步才确认时，不能把整段流程记成一次输入对应整段结果。映射只说明触发关系，不能据此判断反馈是否清楚或延迟是否可接受。
读者评论
每次更新完都得重新看一遍，索性就常驻收藏了。
早几年看到就好了，能少走不少弯路。
补充下自己的经历，勤保养比啥都强，真的。
手边正好闲着，跟着弄了一下，居然有效。